p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Sistem Informasi Geografis Persebaran Penyakit Rabies di Kabupaten Sintang Menggunakan Metode Small Area Estimation
Dawami Al Nazhari #1 , M. Azhar Irwansyah #2 , Haried Novriando #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 dalnazhari@gmail.com
2 azharirwansyah@informatika.untan.ac.id
3 haried@informatika.untan.ac.id

## Abstrak
Rabies  adalah  penyakit  infeksi  tingkat  akut  pada  susunan  saraf  pusat  yang  disebabkan  oleh  virus  rabies.  GIS dapat membantu mendefinisikan zona-zona dalam bentuk satuan pemetaan, memodelkan pola dan arah gerakan atau  penyebaran  suatu  penyakit.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  sebuah  Sistem  Informasi Geografis  yang  dapat  memberikan  informasi  persebaran  penyakit  rabies  berdasarkan  desa  yang  ada  di Kabupaten  Sintang.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  pendugaan  yaitu Small  Area  Estimation  dan menggunakan  pendekatan Empirical  Bayes.  Hal  yang  harus  dilakukan  pertama  dalam  pendekatan  Empirical Bayes  adalah  menentukan  indikator  parameter,  hewan  penyebar  rabies  (X1),  hewan penyebar  tervaksin  (X2), dan jumlah kasus gigitan hewan penyebar rabies (X3). Kemudian dicari korelasi antar indikator dan dilakukan perhitungan  nilai  dugaan  untuk  mencari  nilai  MSE  sebaran  penyakit  rabies  perdesa.  Metode  ini  dinilai  sesuai dalam  memetakan  persebaran  penyakit  rabies  agar  dapat  mempermudah  masyakat  dalam  mencari  informasi mengenai sebaran penyakit rabies. Hasil dari sistem ini adalah sebaran penyakit rabies yang ada di Kabupaten Sintang  ditampilkan  sebagai  peta  dalam  sistem  informasi  geografis.  Berdasarkan  sistem  analisis  didapatkan sebaran dalam status paling tinggi dan bahaya ada pada 3 desa Senangan Kecil, Tanjung Puri, dan Kapuas Kanan Hulu  dengan  nilai  MSE  0,040481928  di  mana  semakin  besar  nilai  MSE  dari  0  maka  semakin  besar  potensi terjadinya rabies pada suatu desa. Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa pengujian sistem menggunakan black box menunjukan sistem berjalan sesuai dengan yang di harapkan dan dari hasil kuesioner dengan 15 responden memiliki  persentase  dengan  rata-rata  88%  berdasarkan  skala likert  menunjukan  bahwa  sistem  berada  dalam kategori baik.
Kata Kunci: Kabupaten Sintang , Sistem Informasi Geografis, Small Area Estimation, Empirical Bayes, Indikator, Hewan Penyebar Rabies

## Geographic Information System for the Distribution of Rabies in Sintang District Using the Small Area Estimation Method

## Abstract
Rabies is an acute infection in the central nervous system caused by the rabies virus. GIS can help define zones in the form of mapping units, modeling the pattern and direction of movement or spread of a disease. The purpose of this study is to develop a Geographic Information System that can provide information on the spread of rabies based on villages in Sintang District. This research uses the estimation method that is Small Area Estimation and uses  the  Empirical  Bayes  approach.  The  first  thing  to  do  in  the  Empirical  Bayes  approach  is  to  determine parameter indicators, rabies-spreading animals (X1), vaccinated spreading animals (X2), and the number of bite cases  of  rabies-spreading  animals  (X3).  Then  the  correlation  between  indicators  is  sought  and  the  estimated value  is  calculated  to  find  the  MSE  value  of  the  distribution  of  rural  rabies.  This  method  is  considered appropriate  in  mapping  the  distribution  of  rabies  in  order  to  facilitate  the  community  in  finding  information about the distribution of rabies. The result of this system is the distribution of rabies in Sintang District displayed as a map in the geographic information system. Based on the analysis system, it was found that the distribution was in the highest  status and the danger was in 3 villages of Senangan  Kecil, Tanjung Puri, and Kapuas Kanan Hulu with an MSE value of 0.040481928 where the greater the MSE value from 0, the greater the potential for
rabies  to  occur  in  a  village.  Therefore,  it  can  be  concluded  that  the  system  testing  using  black  box  shows  the system is running as expected and from the results of a questionnaire with 15 respondents has a percentage with an average of 88% based on the Likert scale shows that the system is in good category.
Keywords: Sintang District, Geographic Information System, Small Area Estimation, Rabies, Empirical Bayes, Indicators, Rabies-Spreading Animals

## I. P ENDAHULUAN
Rabies  di  Kabupaten  Sintang  merupakan  masalah kesehatan  masyarakat  yang  serius  karena  hampir  selalu menyebabkan  kematian  setelah  timbul  gejala  klinis dengan  tingkat  kematian  sampai  100%.  Berdasarkan  data dari  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Sintang  Kejadian  Luar Biasa  (KLB)  rabies  di  Kabupaten  Sintang  dari  tahun 2014-2016 tercatat 232 gigitan hewan penular rabies pada manusia  dan  4  orang  meninggal.  Pada  tahun  2017  data kasus  kematian  yang  disebabkan  rabies  di  Kabupaten Sintang  tercatat  sekitar  135  kasus  gigitan  anjing.  Karena luasnya  wilayah  Sintang  yang  terdiri  dari  14  wilayah kecamatan  maka  di-  perlukannya  pemetaan  terhadap penyakit  rabies  tersebut,  agar  dapat  mempermudah instansi terkait dalam mengatasi wabah penyakit rabies.
Berdasarkan  masalah-masalah  yang  dikemukakan  di atas yang menjadi dasar pembangunan “Sistem Informasi Geografis  Persebaran  Penyakit  Rabies  Di  Kabupaten Sintang  Menggunakan  Metode  Small  Area  Estimation” untuk menjadi solusi permasalahan yang ada. Kompleksitas dalam memahami fenomena penyakit dalam ruang,  merupakan  perencanaan  wilayah  dan  tugas  yang sangat rumit. Saat ini GIS dapat membantu mendefinisikan zona-zona dalam bentuk satuan pemetaan, memodelkan pola dan arah gerakan atau penyebaran suatu penyakit.
Dalam  melakukan  optimalisasi  data  yang  tersedia dengan  menggunakan  metode  pendugaan  yaitu  Small Area  Estimation.  SAE  merupakan  proses  penting  dalam sampling  terutama  dalam  estimasi  parameter  tidak langsung. Digunakan ukuran sampel relatif kecil. Metode ini  dapat  mengestimasi  karakteristik  dari  sub  populasi (domain  yang  lebih kecil dalam populasi) [1]. Metode ini dikembangkan  dengan  menghubungkan  informasi  dari daerah  tertentu  dengan  daerah-daerah  lain  melalui  model pendekatan.  Prosedur  ini  disebut  estimasi  tidak  langsung. Jadi  model  SAE  meminjam  informasi  dari  sampel observasi  melalui  data  bantu  (data  sensus  atau  catatan administrasi  terbaru)  untuk  meningkatan  efektivitas ukuran sampel [2].
Meningkatnya  suatu  kasus  atau  kejadian  disebabkan kurang  fokus  atau  kurang  tepatnya  suatu  program pengendalian. Dengan adanya Sistem Informasi Geografis ini  program  pemerintah  dapat  tepat  sasaran  dalam menangani  persebaran  penyakit  rabies  di  wilayah Kabupaten Sintang.
Menurut penelitian terdahulu Sistem Informasi Geografis  yang  dibangun  hanya  menampilkan  titik penderita raibies tanpa di lakukannya analisis. Sedangkan penelitian  ini  menghasilkan  sistem  informasi  geografis dengan  menggunakan  metode small  area  estimatiton. Sehingga dapat menentukan desa-desa yang dalam kondisi bahaya rabies dengan mengambil beberapa faktor dari luar desa  itu  sendiri.  Jadi  sistem  informasi  geografis  ini  bisa
mendapatkan  informasi  mengenai  peta  di  daerah  tertentu berdasarkan kriteria pencarian yang tersedia.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  perencanaan penelitian  yang  akan  dilakukan  secara  sistematis  dan ilmiah.  Proses  tersebut  dilakukan  dengan  mendesain perencanaan  penelitian  sesuai  dengan  tahapan  penelitian yang dilakukan. Metodologi penelitian tersebut diilustrasikan pada Gambar 1.

## Gambar. 1 Metode penelitian

## B. Diagram Alir Sistem
Diagram  Alir  sistem  merupakan  diagram  yang menggambarkan  sistem  yang  akan  dibangun.  Adapun diagram alir sitem  yang akan dibangun dapat  dilihat pada Gambar 2.
Website akan  menampilkan  data  sebaran  penyakit rabies  kepada  masyarakat  umum.  Kemudian  admin mengelola  data  dengan  melakukan  login,  data  akan diinputkan  oleh  admin  lalu  data  yang  telah  input  akan dilakukan  perhitungan  dengan  metode Small  Area Estimation berdasarkan  lokasi  titik,  jumlah  hewan penyebar rabies, jumlah hewan penyebar rabies tervaksin, dan jumlah titik kasus sebaran penyakit rabies.
Gambar.  2  Diagram  Alir  Sistem  Informasi  Geografis  Persebaran Penyakit Rabies di Kabupaten Sintang

## C. Diagram Konteks
Diagram  konteks  adalah  diagram  yang  memberikan gambaran  umum  terhadap  kegiatan  yang  berlangsung dalam sistem [1].
Diagram konteks sistem adalah diagram yang memberi gambaran seluruh  jaringan terhadap seluruh  masukan dan keluaran  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mengambarkan sistem  yang  sedang  berjalan.  Diagram  konteks  Sistem Informasi  Geografis  yang  dirancang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar. 3 Diagram konteks sistem

## D. Diagram Overview
Diagram overview adalah diagram yang menggambarkan  proses  dari  diagram  arus  data.  Diagram overview memberikan  pandangan  secara  menyeluruh mengenai rancangan Sistem Informasi Geografis Persebaran  Penyakit  Rabies  di  Kabupaten  Sintang Menggunakan  Metode Small  Area  Estimation (lihat Gambar 4).
Pada  proses  1.0  admin  akan  melakukan  login  dengan memasukan username dan password, kemudian  admin dapat mengubah password admin. Pada proses 2.0 admin dapat  menambahkan,  merubah,  dan  menghapus  data  titik sebaran.  Pada  proses  3.0  admin  dapat  menambah, merubah,  dan  menghapus  data  desa.  Pada  proses  4.0 Sistem  akan  melakukan  perhitungan Small  Area Estimation yang nantinya akan ditampilkan ke user .
Gambar. 4 Diagram overview sistem

## E. Sistem
Beberapa  definisi  sistem  yaitu  suatu  hubungan  kerja dari  prosedur  yang  saling  berkaitan,  berkumpul  bersama- sama  untuk  melakukan  suatu  kegiatan  atau  untuk menyelesaikan  suatu  sasaran  tertentu.  Sistem  secara umum  dapat  didefinisikan  sebagai  kumpulan  hal  atau elemen  yang  saling  bekerja  sama  atau  yang  dihubungkan dengan  cara-cara  tertentu  sehingga  membentuk  satu kesatuan untuk melaksanakan suatu fungsi guna mencapai suatu  tujuan.  Sistem  mempunyai  karakteristik  atau  sifat- sifat  tertentu  yaitu:  komponen  sistem,  batasan  sistem, lingkungan  luar  sistem,  penghubung  sistem,  masukan sistem,  keluaran  sistem,  pengolahan  system,  dan  sasaran sistem  [3].  Definisi  lainnya  mengenai  sistem  yaitu sekelompok  bagian  yang  disusun  dan  diatur  dengan  baik yang  bekerja  sama  untuk  melakukan  suatu  maksud.  Dan sistem  juga  merupakan  suatu  grup  dari  elemen-elemen baik  yang  berbentuk  fisik  maupun  bukan  fisik  yang menunjukkan  suatu  kumpulan  yang  saling  berhubungan dan  berinteraksi  bersama-sama  menuju  satu  atau  lebih tujuan, sasaran, atau akhir dari sistem.

## F. Informasi
Pengertian Informasi adalah sebagai berikut: “Informasi  diartikan  sebagai  data  yang  diolah  menjadi bentuk  yang  lebih  berguna  dan  lebih  berarti  bagi  yang menerimanya”.  Jadi  Informasi  adalah  data  yang  diproses kedalam  bentuk  yang  lebih  berarti  bagi  penerima  dan berguna  dalam  pengambilan  keputusan,  sekarang  atau untuk masa yang akan datang [4].

## G. Sistem Informasi
Sistem  informasi  adalah  suatu  sistem  didalam  suatu organisasi  yang  mempertemukan  kebutuhan  pengolahan transaksi  harian  yang  mendukung  fungsi  operasi organisasi  yang  bersifat  manajerial  dengan  kegiatan strategi  dari  suatu  organisasi  untuk  dapat  menyediakan kepada  pihak  luar  tertentu  dengan  laporan-laporan  yang diperlukan [5].

## H. Sistem Informasi Geografis
Secara teknis SIG mengorganisasikan dan memanfaatkan data dari peta digital yang tersimpan dalam basis data. Dalam SIG, dunia nyata dijabarkan dalam data peta  digital  yang  menggambarkan  posisi  dari  ruang ( space )  dan  klasifikasi,  atribut  data,  dan  hubungan  antar item  data.  Kerincian  data  dalam  SIG  ditentukan  oleh besarnya  satuan  pemetaan  terkecil  yang  dihimpun  dalam basis  data.  Dalam  bahasa  pemetan  kerincian  tergantung dari  skala  peta  dan  dasar  acuan  geografis  yang  disebut sebagai peta dasar [6].

## I. Parameter Penyakit Rabies
1) Hewan  Penyebar  rabies  menjadi  salah  satu  indikator utama  dalam  penentuan  persebaran  penyakit  rabies pada  suatu  daerah  dengan  pengelompokan  kelas sebagai dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I P ARAMETER H EWAN P ENYEBAR R ABIES
Parameter Nilai
Aman < 20 HPR Waspada > 20 HPR < 40 HPR Siaga > 40 < 60 HPR Bahaya > 60 < 80 HPR Sangat Bahaya > 80 HPR Sumber: Pusat Data dan Informasi Kementrian Kesehatan RI
2) Hewan  Penyebar  rabies  tervaksin  menjadi  salah  satu indikator utama dalam penentuan persebaran penyakit rabies pada suatu daerah dengan pengelompokan kelas dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II P ARAMETER H EWAN P ENYEBAR R ABIES T ERVAKSIN Parameter Nilai Aman > 80 HPR Waspada > 60 HPR < 80 HPR Siaga > 40 < 60 HPR Bahaya > 20 < 40 HPR Sangat Bahaya < 20 HPR Sumber: Pusat Data Dan Informasi Kementrian Kesehatan RI
3) Jumlah  kasus  gigitan  hewan  penyebar  rabies  menjadi salah satu indikator utama dalam penentuan persebaran  penyakit  rabies  pada  suatu  daerah  dengan pengelompokan  kelas  disesuaikan  dengan  jumlah gigitan perdesa dapat dilihat Pada Tabel III.
TABEL III P ARAMETER K ASUS G IGITAN H EWAN P ENYEBAR R ABIES
Parameter Nilai Aman < 2 GHPR Waspada > 3 GHPR < 5 GHPR Siaga > 6 < 9 GHPR Bahaya > 10 < 12 GHPR Sangat Bahaya > 12 GHPR Sumber: Pusat Data Dan Informasi Kementrian Kesehatan RI

## J. Small Area Estimation
Small  Area  Estimation (SAE)  adalah  suatu  teknik statistika  untuk  menduga  parameter-parameter  sub populasi  yang  ukuran  sampelnya  kecil.  Sedangkan,  area kecil didefinisikan sebagai himpunan bagian dari populasi (sub populasi) yang ukuran contohnya kecil dengan suatu peubah  menjadi  perhatian  [2].  Area  kecil  tersebut  dapat berupa  kota,  kabupaten,  kecamatan,  desa/kelurahan, kelompok  suku,  kelompok  jenis  kelamin  atau  kelompok umur. Pendugaan area kecil merupakan konsep terpenting dalam  pendugaan  parameter  di  suatu  area  yang  relatif kecil dalam percontohan survei ( survey sampling ).
Pendugaan  relatif  dan  inferensinya  yang  menggunakan informasi tambahan tersebut, dinamakan pendugaan tidak langsung ( indirect estimation atau model-based estimation ).  Metode  dengan  memanfaatkan  informasi tambahan tersebut secara relatif memiliki sifat ”meminjam kekuatan”  ( borrowing  strength )  informasi  dari  hubungan antara peubah respon dengan informasi yang ditambahkan. Dengan  demikian,  pendugaan  tidak  langsung  ini mencakup  data  dari  domain  yang  lain  [7].  Prosedur pendugaan  area  kecil  pada  dasarnya  memanfaatkan kekuatan  informasi  area  sekitarnya  ( neighbouring  areas ) dan  sumber  data  di  luar  area  yang  statistiknya  ingin diperoleh  melalui  pembentukan  model  yang  tepat  untuk meningkatkan  efektifitas  ukuran  contoh.  Secara  umum, Small  Area  Estimation  (SAE)  atau  pendugaan  area  kecil dapat  dikatakan  sebagai  suatu  metode  untuk  menduga parameter  pada  suatu  area  yang  relatif  kecil  dalam percontohan  survei  dengan  memanfaatkan  informasi  dari luar area, dari dalam area itu sendiri dan dari luar survei.
Berdasarkan  model  dasar  pendugaan  area  kecil  [8], penduga  terbaik  ( Best  Prediction ,  BP)  bagi  parameter yang  menjadi  perhatian  pada  area  ke-i  (θi)  dengan meminimumkan  kuadrat  tengah  galat  ( Mean  Square Error ,  MSE).  Dengan  kata  lain  hasil  dugaan  terbaik adalah  yang  mempunyai  nilai  MSE  minimum.  Untuk mendapatkan  nilai  MSE  pada  pendekatan  SAE  maka digunakan metode Emperical Bayes (EB). Metode Emperical  Bayes (EB)  merupakan  salah  satu metode pendekatan yang dapat digunakan pada pendugaan area  kecil.  Hal  pertama  yang  ingin  didapatkan  pada metode Bayes adalah  sebaran  posterior  untuk  parameter yang  diamati  yang  dinotasikan  f(θ i | yi ,β, ),  dengan asumsi β dan diketahui. Sedangkan pada metode EB, inferensia  yang  diperoleh  berdasarkan  pada  dugaan sebaran  posterior  dari  θ i dengan  memasukkan  dugaan  β dan yaitu f(θ i | yi ,β, ).
Model [7] untuk model Basic Area Level adalah :
dimana β adalah vektor parameter korelasi regresi,   ~ N (0, )  dan   ~  N  (0, )   dan   saling  bebas.  β  dan tidak  diketahui  sedangkan diasumsikan diketahui (Kurnia dan Notodiputro, 2006). Misal dan
i  disimbolkan  dengan  A  dan ,
selanjutnya
merupakan  penduga bayes untuk , dengan mengikuti model bayes :
(i) (ii) )  adalah  sebaran  prior  untuk Model Bayes dijelaskan:
dan
dan
untuk dan Lihat  dua  fungsi  eksponensial  tanpa  faktor  (-1/2)  dari
, Dengan ai adalah konstanta bebas dari
Berdasarkan  formula  tersebut  maka  akan  diperoleh suatu penduga:
dengan
Berdasarkan metode Bayes maka diperoleh :
Jika  A  dan diduga,  maka  akan  diperoleh  suatu penduga Empirical Bayes :
(1)
MSE  =
(2)
Adapun  tahapan-tahapan yang  dilakukan untuk mendapatkan pendugaan terhadap rabies:
1. Memilih  indikator  respon  atau  utama  dan  indikator pendukung yang diasumsikan mempengaruhi penilaian terhadap penyakit rabies.
2. Menduga potensi penyakit rabies pada masing-masing desa.
3. Menghitung nilai MSE pada masing-masing desa.
4. Membandingkan  nilai  MSE  terhadap  masing-masing desa.
Pada  tahapan  pertama,  yaitu  memilih  indikator  utama dan indicator pendukung yang diasumsikan mempengaruhi  penilaian  terhadap  penyakit  rabies.  Untuk dapat  memilih  indikator  utama  dan  indikator  pendukung dilakukan  dengan  melakukan  eksplorasi  terhadap  data menggunakan  nilai korelasi regresi. Korelasi adalah salah satu  teknik  statistik  yang  digunakan  untuk  mencari hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih  yang  sifatnya kuantitatif.  Tingkat  keeratan  hubungan  atau  koefisien korelasi bergerak dari 0-1. Jika nilai korelasi mendekati 1 misalnya  0,95  ini  dapat  dikatakan  bahwa  memiliki hubungan  yang  sangat  erat  Sebaliknya,  jika  mendekati  0 misalnya  0,10  dapat  dikatakan  mempunyai  hubungan yang  rendah.  Nilai  korelasi  mempunyai  harga  -  1  hingga +1.  Harga  -1  menunjukan  adanya  hubungan  yang sempurna  bersifat  terbalik  antara  kedua  variabel. Sedangkan  hubungan  +1  menunjukan  adanya  hubungan sempurna positif [9].
Nilai  korelasi  regresi  didapatkan  dari  perhitungan menggunakan Minitab. Minitab adalah program komputer yang  dirancang  untuk  melakukan  pengolahan  Statistik. Minitab  mengkombinasikan  kemudahan  penggunaan layaknya  Microsoft  Excel  dengan  kemampuannya melakukan analisa statistik yang kompleks.
Pada tahapan kedua, yaitu menduga potensi persebaran penyakit  rabies  untuk  masing-masing  desa.  Untuk  dari tahapan  ketiga  menghasilkan  nilai  MSE  untuk  masing- masing  desa.  Untuk  mendapatkan  nilai  dugaan  dan  nilai MSE  pada  masing-masing  desa  digunakan  metode  EB dengan rumus (1) dan (2).
Pada  tahapan  ketiga  didapatkan  nilai  MSE  dari masing-masing  desa  dan  pada  tahapan  keempat  akan dilakukan  perbandingan  terhadap  parameter  parameter yang  mempengaruhi.  Hasil  dugaan  yang  terbaik  adalah yang  mempunyai  nilai  MSE  yang  minimum  untuk wilayah aman.
Pada  tahap  keempat  nilai  MSE  yang  telah  didapatkan kemudian  dibandingkan  pada  setiap  desa  yang  ada sehingga  dapat  diketahui  desa-desa  mana  saja  yang menjadi  prioritas  untuk  dilakukan  penanganan  penyakit rabies.

## K. Hypertext Markup Language
HTML  kependekan Hyper  Text  Markup  Language . Dokumen  HTML  adalah textfile murni  yang  dapat  dibuat dengan  editor text sembarang.  Dokumen  ini  dikenal sebagai web  page .  File-file  HTML  ini  berisi  instruksi- instruksi yang kemudian diterjemahkan oleh browser yang ada  di  komputer client(user) sehingga  isi  informasinya
dapat  ditampilkan  secara  visual  di  komputer  pengguna ( user ).

## L. Cascading Style Sheet
“CSS merupakan singkatan dari Cascading Style Sheet. Kegunaannya  adalah  untuk  mengatur  tampilan  dokumen HTML,  contohnya  seperti  pengaturan  jarak  antar  baris, teks,  warna  dan  format  border  bahkan  penampilan  file gambar.  CSS  dikembangkan  oleh  W3C.  Organisasi  yang mengembangkan  teknologi  internet.  Tujuannya  tak  lain untuk mempermudah proses penataan halaman web [10].

## M. Hypertext Preprocessor
PHP  disebut  bahasa  pemrograman server-side karena PHP  diproses  pada  komputer  server.  Hal  ini  berbeda dibandingkan  dengan  bahasa  pemrograman  client-side seperti  JavaScript  yang  diproses  pada  web browser (client).  “ Hypertext  Preprocessor (PHP)  yaitu  bahasa pemograman web server-side yang  bersifat open source ”. PHP  merupakan script yang  terintegrasi  dengan HTML dan  berada  pada server ( server  side HTML embedded scripting ) [11].
PHP  dirancang  untuk  membentuk  web  dinamis, gunanya membentuk suatu tampilan berdasarkan permintaan  terkini.  Untuk  sebuah  web  jika  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  maka  akan  menjadi  lebih dinamis  dan  rapi.  kode PHP biasanya  disisipkan  kedalam file HTML, karena itu PHP disebut juga sebagai Scripting Language atau bahasa pemrograman script.

## N. JQuery
JQuery  merupakan  sebuah Library  Javascript yang cepat  dan  ringkas  yang  mana  dapat  menyederhanakan document  traversing , event  handling , animating ,  dan AJAX interactions untuk pengembangan web secara cepat. JQuery  merupakan  pustaka JavaScript yang  dibangun untuk mempercepat dan memperingkas serta menyederhanakan manipulasi dokumen HTML, penanganan event ,  animasi  dan  interaksi  Ajax  untuk mempercepat pengembangan web [12].

## O. MySQL
MySQL  adalah  sistem  manajemen  database  SQL  yang bersifat  Open  Source  dan  paling  populer  saat  ini.  Sistem Database  MySQL  mendukung  beberapa  fitur  seperti multithread , multi-user ,  dan  SQL Database  Management System (DBMS).
MySQL  adalah  sebuah sistem  manajemen  database relasi  ( Relational  Database  Management  System )  yang bersifat open  source .  Server  MySQL  mengontrol  akses data sehingga dapat diakses oleh banyak pengguna secara bersamaan, menyediakan akses yang cepat, dan memastikan  hanya  penguna  yang  terotorisasi  yang  dapat mengakses  basis  data.  MySQL  menggunakan  SQL ( Structured Query Language ) [13].

## P. Basis Data
Basis  Data  adalah  kumpulan  data  (elementer)  yang secara logika berkaitan dalam merepresentasikan
fenomena/fakta  secara  terstruktur  dalam  domain  tertentu untuk mendukung aplikasi pada sistem tertentu [14].

## Q. Google Maps Application Programming Interface (API)
Merupakan  suatu  fitur  aplikasi  yang  dikeluarkan  oleh Google  untuk  memfasilitasi  pengguna  yang  ingin mengintegrasikan Google Maps ke dalam website masing- masing  dengan  menampilkan  data  point  milik  sendiri. Dengan  menggunakan  Google  Maps  API,  Google  Maps dapat  ditanamkan  pada website eksternal.  Agar  aplikasi Google Maps dapat muncul di website tertentu, diperlukan adanya  API  key.  API  key  merupakan  kode  unik  yang digenerasikan  oleh  google  untuk  suatu website tertentu, agar server Google Maps dapat mengenali.

## R. DFD
DFD  merupakan  suatu  cara  atau  metode  untuk membuat rancangan sebuah sistem yang mana berorientasi pada alur data yang bergerak pada sebuah sistem nantinya (lihat Tabel IV).
Data  Flow  Diagram (DFD)  adalah  sebuah  alat  yang menggambarkan aliran data sampai sebuah sistem selesai, dan kerja atau proses dilakukan dalam sistem tersebut [15].
Basis Data ada beberapa simbol digunakan pada DFD untuk mewakili [16]
1) Kesatuan Luar ( External Entity ) Kesatuan  luar  ( external  entity )  merupakan  kesatuan ( entity )  di  lingkungan  luar  sistem  yang  dapat  berupa orang,  organisasi,  atau  sistem  lain  yang  berada  pada lingkungan  luarnya  yang  memberikan input atau menerima output dari sistem.
2) Arus Data ( Data Flow ) Arus  Data  ( data  flow )  di  DFD  diberi  simbol  suatu panah. Arus data ini mengalir di antara proses, simpan data, dan kesatuan luar. Arus data ini menunjukan arus dari  data  yang  dapat  berupa  masukan  untuk  sistem atau hasil dari proses sistem.
3) Proses ( Process ) Proses  ( process )  menunjukan  pada  bagian  yang mengubah input menjadi output ,  yaitu  menunjukan bagaimana  satu  atau  lebih input diubah  menjadi beberapa output .  Setiap  proses  mempunyai  nama, nama dari proses ini  menunjukan apa  yang dikerjakan proses.
4) Simpanan Data ( Data Store )
Data Store merupakan  simpanan  dari  data  yang  dapat berupa suatu file atau database pada sistem komputer.
TABEL IV S IMBOL DFD S. Flowchart
Flowchart merupakan penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan urutan prosedur suatu program (lihat Tabel  V).  Biasanya  mempermudah  penyelesaian  masalah yang  khususnya  perlu  dipelajari  dan  dievaluasi  lebih lanjut [14].
TABEL V S IMBOL F LOWCHART

## T. Entity Relationship Diagram
Entitas  yang  ada  pada  suatu  sistem  umumnya  banyak. Antar  entitas  memiliki  hubungan  (Lihat  Tabel  VI). Hubungan antar entitas biasa dinyatakan dengan Diagram Hubungan  Entitas  ( Entity  Relationship  Diagram  –  ERD ). Diagram  Entitas  Ekternal  Proses  Data  Store  ini  hanya menggambarkan  hubungan  antar  entitas  atau  data  dan tidak menggambarkan proses dari suatu sistem. Hubungan atau  relasi  antar  entitas  dengan  entitas  lainnya menggunakan bentuk “ diamond ” [17].
TABEL VI S IMBOL ERD
Simbol ERD Keterangan
Entitas : Memberikan identitas yang mewakili suatu objek dan dapat dibedakan dengan objek yang lain.
Relasi :
Menunjukkan hubungan di antara sejumlah entitas yang berbeda.
Atribut : Properti yang dimiliki oleh suatu entitas, di mana dapat mendeskripsikan karakteristik dari entitas tersebut.
Alur : Garis yang memiliki fungsi untuk menghubungkan atribut dengan entitas dan entitas dengan relasi.

## U. Kamus Data (Data Dictionary)
Kamus  data  merupakan  tempat  penyimpanan  dari aliran-aliran  data, file dan  proses-proses  dalam  sebuah sistem.  Kamus  data  digunakan  untuk  menjelaskan  semua data  yang  mengalir  atau  digunakan  dalam  sistem,  yaitu mengenai  arus  data  yang  masuk  ke  dalam  sistem  dan tentang informasi yang dibutuhkan oleh pemakai sistem.
Kamus  Data  adalah katalog  fakta  tentang  data  dan kebutuhan-kebutuhan informasi dari suatu sistem informasi.
Data  dictionary tidak  menggunakan  notasi  grafik sebagaimana  halnya Data  Flow  Diagram .  Kamus  data berfungsi  untuk  membantu user agar  dapat  mengerti aplikasi secara rinci [4].

## V. Blackbox Testing
Blackbox Testing atau  pengujian blackbox merupakan metode  uji  coba  yang  memfokuskan  pada  keperluan fungsional  dari software .  Karena  itu  uji  coba blackbox memungkinkan  pengembang software untuk  membuat himpunan kondisi input yang akan melatih seluruh syarat- syarat fungsional suatu program.
Blackbox  testing berfokus  pada  persyaratan  fungsional perangkat  lunak  yang  memungkinkan engineers untuk memperoleh  set-kondisi input yang  sepenuhnya  akan melaksanakan  persyaratan  fungsional  untuk  sebuah program [18].
Simbol DFD Nama
Entitas / Kesatuan luar Proses Arus data / Aliran data Data Data store / Simpanan data Simbol Flowchart Keterangan Terminal
Memulai dan mengakhiri suatu proses Input / Output Digunakan untuk proses data maupun input data Proses Menampilkan suatu proses Keputusan Untuk menyeleksi kondisi di dalam program. ( percabangan ) Persiapan Digunakan untuk pemberian nilai awal suatu besaran Proses pendefinisian Menunjukkan suatu operasi yang rinciannya ditunjukkan di tempat lain Garis alir Garis suatu proses atau menunjukkan arus proses yang berjalan

## W. Kuesioner
Kuesioner  adalah  teknik  pengumpulan  data  dengan menyerahkan  atau  mengirimkan  daftar  pertanyaan  untuk diisi  sendiri  oleh  responden.  Dalam  penelitian survey , pemakaian  kuesioner  merupakan  hal  penting  untuk mengumpulkan  data.  Analisis  data  kualitatif  dan kuantitatif  berdasarkan  kuesioner  tersebut.  Sebuah kuesioner  yang  baik  adalah  sebuah  kuesioner  yang mengandung  pertanyaan  yang  baik  pula,  dalam  arti sedemikian  sehingga  tidak  menimbulkan  arti  yang  lain pada  diri  responden.  Pertanyaan-pertanyaan  yang  ada pada  sebuah  kuesioner  harus  jelas  dan  mudah  dimengerti sehingga  mengurangi  tingkat  kesalahan  interprestasi responden dalam pengisian kuesioner.

## X. MSE
Mean  Squared  Error (MSE)  adalah  metode  lain  untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan.  Kemudian  dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Pendekatan ini mengatur  kesalahan  peramalan  yang  besar  karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan  lebih  baik  untuk  kesalahan  kecil,  tetapi kadang  menghasilkan  perbedaan  yang  besar.  Hasil  nilai MSE terbaik adalah yang bernilai minimum [19].

## III. HASIL DAN PENGUJIAN

## A. Antarmuka Pengguna
Antarmuka  pengguna  merupakan  antarmuka  yang diakses  oleh  pengguna  saat  mengunjungi website. Antarmuka  ini  berisi  peta  Kabupaten  Sintang  beserta informasi  sebaran penyakit rabies  yang ada di  Kabupaten Sintang  berupa  hasil  perhitungan small  area  estimation perdesa  dan  titik  kasus  sebaran  perdesa.  Selain  itu  juga terdapat  beberapa  fitur  persebaran  rabies  berdasarkan bulan  dan  tahun . Tampilan  antarmuka  pengguna  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar.5 Halaman antar muka user
B. Output Sistem
Hasil perhitungan atau output pada web akan dilakukan analisis  dimana  apakah  hasil ouput sesuai  dengan perhitungan yang telah dilakukan. 1. Output Hasil Perhitungan Small Area Estimation Hasil  dari  perhitungan  dapat  dilihat  pada  Gambar  6 berikut  dimana  dapat  dilihat  terdapat  warna  yang
menunjukan  suatu  tingkat  dinyatakan  aman  atau berbahaya.
Gambar. 6 Output Hasil Perhitungan
2. Analisis Pada Daerah Dengan Status Aman
Pada  peta  dapat  dilihat  pada  Gambar  7  desa  Sungai Seria  memiliki  indikator  berwana  hijau  dengan parameter sebagai berikut :
1. Jumlah Kasus Gigitan : 0 2. Jumlah HPR : 17 3. Jumlah Vaksin : 85 4. Presentase Rabies : 0,0354

## Gambar.7 Analisis pada daerah status aman
Dari  hasil output pada  sistem  pada  Gambar  7 menunjukan  desa  Sungai  Seria  pada  status  aman  dengan nilai  presentasi  MSE  0,0354  dengan  indikator  desa berwarna hijau.
3. Analisis Pada Daerah Dengan Status Siaga
Pada peta dapat dilihat pada Gambar 8 desa Muakan Petinggi memiliki indikator berwana kuning dengan parameter sebagai berikut : 1. Jumlah Kasus Gigitan : 0 2. Jumlah HPR : 10 3. Jumlah Vaksin : 43 4. Presentase Rabies : 0,038
Dari  hasil output pada  sistem  pada  Gambar  8 menunjukan  desa  Muakan  Petinggi  pada  status  siaga dengan nilai presentasi MSE 0,0398 dengan indikator desa berwarna kuning.
4. Analisis Pada Daerah Dengan Status Bahaya
Pada peta dapat dilihat pada Gambar 9 desa Senaning memiliki indikator berwana Merah dengan parameter sebagai berikut :
1. Jumlah Kasus Gigitan : 3
2. Jumlah HPR : 92 3. Jumlah Vaksin : 39 4. Presentase Rabies : 0,0397
Gambar. 9 Analisis pada daerah status bahaya
Dari  hasil output pada  sistem  pada  Gambar  9 menunjukan  desa  Senaning  pada  status  bahaya  dengan nilai  presentasi  MSE  0,0397  dengan  indikator  desa berwarna merah.

## C. Pengujian Hasil Perhitungan
Pengujian hasil perhitungan ini menggunakan persamaan  (2.1)  dan  (2.2).  Kemudian  hasil  dari perhitungan  akan  disesuaikan  berdasarkan  warna  dengan code program sebagai berikut. function warnai($i,$mid){ mid = $mid/2; $b = 0;
$output = ""; if ($i <= mid) { // hijau ke kuning $r  =  Math.floor(255  * ($i / mid)); $g = 255; } else { // kuning ke merah $r = 255; $g  =  Math.floor(255  * ((mid - ($i-1) % mid) / mid)); } console.log("i = " + $i + " ,mid = " + mid + " ,RGB (" + $r + "," + $g + "," + $b + ")" ); return  "RGB("  +  $r  +  "," + $g + "," + $b + ")"; } Dari code  program di  atas  didapatkan  perhitungan untuk  menentukan  hasil  nilai  MSE  kedalam  peta  dalam bentuk warna.
hijau ke kuning   = (255 * ($i / mid))perhitungan (3) kuning ke merah  = (255 * ((mid - ($i-1) % mod) / mid))
perhitungan (4) Keterangan: mid = Nilai tengah dari jumlah keseluruhan perhitungan MSE i = Nilai MSE * 100 mod = Sisa pembagian Contoh: hijau ke kuning desa margahayu = (255 * (22,4 / 56 ) = 255 * 0.4 = 102
Dari  Perhitungan  di  atas  diperoleh  desa  Margahayu memiliki  warna  hijau  dengan  RGB  102,255,0.  Hasil perhitungan  tersebut  akan  diuji  kesesuaiannya  dengan output pada Sistem Informasi Geografis yang telah dibuat. Dapat dilihat pada Tabel VII.
TABEL VII P ENGUJIAN H ASIL P ERHITUNGAN No. Keca matan Desa Indikator MSE Indika tor Warn a X 1 X 2 X 3 1. KETUN
GAU TENGA H SENANGA N KECIL 5 5 5 0.0404819 28 Merah 2.
KETUN GAU TENGA H MARGAH AYU 1 1 1 0,3536842 1 Hijau
3. KETUN GAU HULU SEBADAK 4 3 2 0,0393068 7 Kuning
Berdasarkan  Tabel  VII  dapat  dilihat  desa  Senangan Kecil  memiliki  nilai  MSE  tertinggi  0.040481928  dan memiliki  indikator  warna  merah.  Desa  Margahayu memiliki  nilai  MSE  terendah  0,35368421  dan  memiliki indikator warna hijau. Desa Sebadak memiliki nilai tengah MSE 0,03930687 dan memiliki indikator warna kuning.

## D. Pengujian Kuesioner
Kuesioner  berisi  15  pertanyaan  yang  dikelompokkan menjadi 3 aspek yang digunakan dalam pengujian aplikasi tersebut,  yaitu  aspek  rekayasa  perangkat  lunak,  aspek fungsionalitas,  dan  aspek  tampilan.  Kuesioner  dibagikan kepada 15 responden yang merupakan masyarakat umum. Hasil  kuesioner  dirangkum  berdasarkan  tiga  aspek  yang diujikan.
1) Aspek Rekayasa Perangkat Lunak Hasil  kuesioner  aspek  rekayasa  perangkat  lunak dirangkum dalam sebuah tabel seperti pada Tabel VIII .
TABEL VIII
H ASIL K UESIONER A SPEK R EKAYASA P ERANGKAT L UNAK No Aspek
Rekayasa Perangkat Lunak Tanggapan To tal 1 2 3 4 5
1 Kemudahan akses web 0 0 2 9 4 15 2
Kompatibilitas web dengan browser 0 0 0 8 7 15 3 Kemudahan menggunkan fitur-fitur pada web 0 0 0 5 10 15 4 Kemudahan kontrol web
0 0 0 11 4 15 5
Kenyamanan penggunaan web 0 0 0 7 8 15 Jumlah 0 0 2 40 33 75
Persentase (%) 0
% 0 % 3 % 53 % 44 % 10 0% Keterangan: 1 = Sangat buruk 2 = Buruk 3 = Cukup baik
4 = Baik
5 = Sangat baik
2) Aspek Fungsionalitas Hasil kuesioner aspek fungsionalitas dirangkum dalam sebuah tabel seperti pada Tabel IX.
TABELIX T ABEL H ASIL K UESIONER A SPEK F UNGSIONALITAS No Aspek Fungsionalitas
Tanggapan
Tota l
1 2 3 4 5
1 Kinerja  web  dalam menampilkan peta berdasarkan metode small area estimation
0 0 0 7 8 15 2
Kinerja  web  dalam memberikan  informasi berupa persentase sebaran berdasarkan jumlah  penduduk  di masing-masing desa
0 0 1 6 8 15 3 Kinerja  web  dalam memberikan  informasi berupa persentase sebaran berdasarkan jumlah  titik  kasus  di masing-masing desa
0 0 1 6 8 15 4 Kinerja  web  dalam memberikan detail informasi pada masing-masing desa 0 0 0 7 8 15
5
Kinerja  web  dalam memberikan detail informasi pada masing-masing titik kasus
0 0 0 7 8 15
Jumlah 0 0 2 33 40 75
Persentase (%)
0 % 0 % 3 % 44% 53 % 100 %
Keterangan: 1 = Sangat buruk
2 = Buruk
3 = Cukup baik
4 = Baik
5 = Sangat baik
3) Aspek Tampilan
Hasil  kuesioner  aspek  tampilan  dirangkum  dalam sebuah tabel seperti pada Tabel 10.
TABEL X T ABEL H ASIL K UESIONER A SPEK T AMPILAN No Aspek Tampilan Tanggapan Tot al 1 2 3 4 5 1
Tampilan  keseluruhan web 0 0 0 9 6 15 2 Tampilan tombol- tombol pada web 0 0 0 7 8 15 3
Tampilan informasi detail  wilayah  pada web 0 0 0 14 1 15 4 Kombinasi warna pada tampilan web 0 0 0 9 6 15 5 Tampilan informasi detail  titik  kasus  pada web 0 0 2 7 6 15 Jumlah 0 0 2 46 27 75 Persentase (%) 0 % 0 % 3 % 61 % 36 % 100 % Keterangan: 1 = Sangat buruk 2 = Buruk
3 = Cukup baik
4 = Baik
5 = Sangat baik
Hasil  kuesioner  yang  telah  dirangkum  berdasarkan aspek  pengujian  tersebut  akan  dihitung  jumlah  dan persentase  (%)  dari  tanggapan  seluruh  responden.  Dari persentase  yang  telah  didapat,  akan  dibuat  diagram lingkaran sebagai visualisasi setiap aspek hasil kuesioner.
Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  aplikasi  dari kuesioner,  digunakan  metode Likert’s  Summated  Rating (LSR)  untuk  mengukur  skor terkecil  dan  terbesar  dari  15 pertanyaan  kuesioner  yang  ditanggapi  oleh  responden. Skor tanggapan dari 15 pertanyaan untuk setiap responden dirangkum  dalam  sebuah  tabel  seperti  pada  Tabel  11 berikut.
TABEL XI T ABEL S KOR R ESPONDEN
1. Jumlah skor untuk setiap responden:
- skor maksimal  = 75 (5 x 15 item )
- skor minimal  = 15 (1 x 15 item )
- skor median  = 45 (3 x 15 item )
- skor kuartil I  =  30 (2 x 15 item )
- skor kuartil III  = 60 (4 x 15 item )
2. Jumlah skor untuk seluruh responden:
- Maksimal  = 1125 (15 x 75)
- Minimal  = 225 (15 x 15)
- Median  = 675 (15 x 45)
- Kuartil I  = 450 (15 x 30)
- Kuartil III  = 900 (15 x 60)
3. Interpretasi jumlah skor tersebut adalah:
- 900 < Skor < 1125, artinya sangat baik.
- 675 < Skor < 900, artinya baik.
- 450 < Skor < 675, artinya tidak baik.
- 225 < Skor < 450, artinya sangat tidak baik.

## Gambar.13 Hasil Kuesioner Pada Interpretasi LSR
Gambar  13  menunjukkan  bahwa  hasil  perhitungan kuesioner  pada  interpretasi Likert’s  Summated  Rating (LSR)  adalah  993  yang  berada  di  antara  skor  900  dan 1125.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  menghasilkan  sistem informasi  geografis  dengan  menggunakan  metode small area  estimatiton. Sehingga  dapat  menentukan  desa-desa yang dalam kondisi bahaya rabies.
Dalam  menentukan  daerah  yang  berpotensi  menjadi pusat penyakit rabies ditentukan berdasarkan data statistik yang  ada  dengan  parameter  yang  didapat  melalui perhitungan  korelasi  regresi  untuk  melihat  apakah parameter–parameter  tersebut  mempunyai  hubungan
dengan  kasus  rabies  di  Kabupaten  Sintang.  Parameter yang  bernilai  positif  adalah  jumlah  kasus  gigitan,  jumlah penderita rabies, dan jumlah vaksin pada masing– masing desa di Kabupaten Sintang.
Dari  hasil  output  pada  sistem  yang  telah  dibuat menunjukan bahwasannya daerah yang saling bertetangga belum tentu juga berpotensi tinggi untuk terjadinya rabies di karenakan parameter rabies yang telah ditentukan.
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  metode Small  Area Estimation terdapat  3  desa    menjadi  prioritas  dengan status  bahaya  penyakit  rabies  desa  Senangan  Kecil, Tanjung Puri, dan Kapuas Kanan Hulu dengan nilai  MSE 0,040481928.  Nilai  MSE  yang  semakin  jauh  dari  0 menunjukan  daerah  tersebut  dalam  status  sangat berbahaya.
Hasil  pengujian  dengan Blackbox menunjukan  fungsi- fungsi dan  fitur-fitur  yang terdapat pada sistem  informasi geografis  yang  dibangun  berjalan  sesuai  dengan  yang diharapkan.
Hasil  dari  pengujian kuesioner, dengan  15  orang responden memiliki persentase dengan rata-rata 88% yang berdasarkan  skala likert menunjukan  bahwa  sistem informasi  geografis  persebaran  penyakit  rabies  di kabupaten  Sintang  menggunakan  metode small  area estimation berada pada kategori sangat baik.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   R.  R.  Putri,  “Perancangan  Sistem  Pemanfaatan  Lahan  untuk Perkebunan  dengan  Metode  Small  Area  Estimation  (SAE),” JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) , 2014.
[2]   J.  N.  K.  Rao,  Small  Area  Estimation,  New  York:  John  Wiley  and Sons, 2003.
[3]   R.  Machmud,  “Peranan  Penerapan  Sistem  Informasi  Manajemen Terhadap  Efektivitas  Kerja  Pagawai  Lembaga  Pemasyarakatan Narkotika (Lapastika) Bollangi Kabupaten Gowa,” Jurnal Capacity STIE AMKOP Makasar, vol. IX, no. 2, pp. 409-421, 2013.
[4]   E. Sutanta, Sistem Informasi Manajemen, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2009.
[5]   Sutarbi, Konsep Sistem Informasi, Yogyakarta: Andi, 2004.
[6]   E.  Budiyanto,  Sistem  Informasi  Georafis  Menggunakan  ArcView GIS, Yogyakarta: Andi, 2002.
[7]   A.  Kurnia,  “Prediksi  Terbaik  Empirik  Untuk  Model  Tranformasi Logaritma  Di  Dalam  Pendugaan  Area  Kecil  Dengan  Penerapan Pada Data Susenas,” Disertasi. Pascasarjana, IPB, Bogor, 2009.
[8]   R.  Fay  and  R.  Herriot,  “Estimates  Income  for  Small  Places:  An Application  of  James-Stein  Procedures  to  Census  Data.  Journal  of American  Statistical  Association,” Journal  of  American  Statistical Association, pp. 269-277, Herriot, R.A..
[9]   H. Usman and Purnomo, Metodologi Penelitian Sosial, Jakarta: PT Bumi Aksara, 2008.
[10]  Jayan, CSS Untuk Orang Awam, Palembang: Maxikom, 2010.
[11]  Anhar,  Panduan  menguasai  PHP  &  MySQL  secara  otodidak, Jakarta: Mediakita, 2010.
[12]  W.  Komputer,  Belajar  Javascript  Menggunakan  JQuery,  Andi Publisher, 2012.
[13]  Arbie,  Manajemen  Database  Dengan  MySQL,  Yogyakarta:  Andi, 2004.
[14]  B.  Hariyanto,  Konsep  dan  Tuntunan  Praktis  Basis  Data, Yogyakarta: Andi, 2004.
[15]  Indrajani, Perancangan Basis Data dalam All in 1, Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2011.
[16]  H.  Jogiyanto,  Analisis  &  Desain  Sistem  Informasi  Pendekatan Terstruktur  Teori  dan  Praktek  Aplikasi  Bisnis,  Yogyakarta:  Andi, 2005.
225 450 675 900 1125 993
[17]  A.  Kadir,  Dasar  Pemrograman  Web  Dinamis  Menggunakan  PHP, Yogyakarta: Andi, 2008.
[18]  R.  S.  Pressman,  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Pendekatan  Praktisi
(Buku Satu), Yogyakarta: Andi, 2010.
[19]  J.  Heizer  and  B.  Render,  Manajemen  Operasi,  Jakarta:  Salemba,
2009.